软件正在失去”头部”吗？- 作者：Seema Amble – a16z

智能体可能会消灭作为护城河的肌肉记忆，但不会消灭作为护城河的操作逻辑和上下文。

来源：https://www.a16z.news/p/is-software-losing-its-head

智能体可能会消灭作为护城河的肌肉记忆，但不会消灭作为护城河的操作逻辑和上下文。

软件正在失去”头部”吗？

上个月，Salesforce 宣布将开放其 API 并推出一款无头产品，这本质上是在押注：在一个智能体驱动的世界里，其价值在于数据层，而非用户界面。这是一个明智的重新定位。（尽管值得注意的是，技术上似乎并没有太大变化：Salesforce 现在作为”无头产品”营销的 API 大多已经存在多年。换句话说，这是一次经典的 Salesforce 式营销发布。）新产品背后的理念是，智能体可以直接访问记录系统中的数据，而无需与专为人类跟踪工作流而设计的用户界面进行交互。
这一公告引出了一个更有趣的问题：如果你剥离用户界面并暴露数据库，你实际上还剩下什么？这与一个 Postgres 数据库、一个设计良好的模式和一个 API 有何不同？使记录系统持久化的经典因素是否仍然存在，还是出现了一套新的标准？在 SaaS 时代，记录系统之所以具有防御性，是因为人类生活在界面中。在智能体时代，这一优势被削弱了。可防御的层面向下转移到数据模型、权限、工作流逻辑和合规性，向上转移到网络、专有数据生成和现实世界执行。
当软件变得无头时，防御性会转移到哪里？

用户界面就是产品

记录系统 是特定业务数据领域的权威真相来源。它是客户关系、员工记录或金融交易的官方版本所在之处，也是其他工具读取和写回数据的系统。CRM 是收入的记录系统。HRIS 是人员的记录系统。ERP 是资金的记录系统。它们之所以强大，不仅仅是因为它们存储数据，更是因为它们成为了整个组织运作所依赖的共享现实。
在过去二十年里，Salesforce 向销售领导者销售的是管理团队的方式。仪表盘、管道视图、预测工具和活动动态才是人们购买的东西。他们的商业模式建立在向用户销售提供这些功能访问权限的席位之上。底层的数据库至关重要，但却是次要的。
这意味着用户界面驱动了粘性。它强制了数据卫生。它创造了共享词汇：线索、机会、客户。它让成千上万的销售代表输入他们原本不会输入的数据。用户界面一直是保持数据一致性的机制。这个产品如此具有粘性，以至于许多销售领导者坚持要将 Salesforce 带到新工作中，不是因为它的用户界面好，而是因为它是肌肉记忆。
智能体正在开始颠覆这种模式。它们不再通过用户界面进行交互，而是可以直接读写底层数据，这催生了一波完全绕过界面的新工具和变通方法（Salesforce 并非唯一例子：我们最近撰文 介绍了 SAP 周围如何涌现出一个完整的 AI 友好生态系统）。使用计算机的智能体 也会随着时间的推移，使偏好、培训、未记录的上下文等传统人类层面的因素变得过时。换句话说，成为一个持久记录系统的要求正在演变。

在探讨智能体世界会发生什么变化之前，有必要精确地理解最初是什么驱动了记录系统的粘性。前几点主要关注人类如何与软件及其偏好进行交互。软件的粘性很大程度上是由用户界面、习惯、人类工作流和嵌入流程驱动的。
访问频率如何？ CRM 被 GTM 团队及其他部门每天使用。这种频率使其成为关键基础设施，而建立在其上的人类层面，例如多年积累的仪式、肌肉记忆、管理节奏，往往是最难迁移的，因为人们甚至没有意识到这些需要迁移。
是只写还是读写？ 一个具有粘性的 SoR 是一个读写 SoR。例如，CRM 不是一个只写存档；它被持续读取。每一次通话记录、每一个阶段更新、每一个任务创建都是由某个人输入的（他们大概关心自己在做什么）。这种双向流动意味着任何替代品都必须处理实时运营数据，而不仅仅是历史导出。没有安全的切换时机，这意味着企业一旦接入某个供应商，往往会一直使用下去。另一方面，申请人跟踪系统（ATS）往往是只写的，在招聘完成后，返回查看数据的理由有限。

有多少未记录的 SOP？ 业务关键上下文并不存在于任何维基中；它被编码在管理员和系统集成商多年建立的工作流规则中。以销售为例，未记录的上下文可能是：超过 10 万美元的企业交易需要 VP 批准，EMEA 交易需要隐私审查，战略客户折扣只能在季度末绕过财务部门。而这种上下文往往是决定事情能否及时完成（或是否违反某些重要实践）的关键。迁移意味着要逆向工程每一个自动化，否则将完全失去机构记忆。
是否存在大量内部或外部依赖？ 核心问题是，有多少内部系统、团队流程或外部利益相关者依赖于这个记录系统。内部连接性指的是下游的其他软件或工作流。外部连接性指的是外部方，如审计师、会计师或监管机构，他们需要直接访问数据（例如用于 ERP）。任一维度的连接性越高，迁移时需要理清的东西就越多。

从合规角度看，数据有多关键？ 这里的核心问题很简单：这个系统是否合规关键？像薪资、ERP 和 HR 数据这样的合规关键系统需要一个在法律上可辩护的真相来源、严格的 admin 访问控制，以及审计师和监管机构在任何迁移中的直接参与。这使得它们的粘性显著增强。销售数据和客户支持工具（如 Zendesk）则处于另一端：你关心连续性和上下文，但如果数据移动或有人获得访问权限，则没有监管风险。

并非所有记录系统都具有相同的转换成本。沿着这些维度对比 CRM 和申请人跟踪系统（ATS），差距是显而易见的。ATS 是一个针对有限流程（招聘）的工作流工具。一旦候选人被录用或拒绝，该记录基本上是一次写入。集成范围更窄。用户群小而集中。
ERP 则处于另一个极端：分类账就是审计追踪，你的会计师、审计师和监管机构成为任何迁移的直接利益相关者。更换你的 ATS 很痛苦，但可以承受。更换你的 CRM 是开胸手术。更换你的 ERP 是在病人跑马拉松时进行开胸手术。

传统上，记录系统并未利用专有数据或网络效应等护城河创造者；工作流本身通常就足以形成护城河。如果说有什么不同，消费类企业将工具和网络结合在一起；历史上，SOR 并非如此。
专有数据 – 虽然许多记录系统收集了客户数据，但它们并没有真正利用这些数据做太多事情（而且通常在合同上也不允许）。因此，尽管 CRM 拥有丰富的数据集，并且可以跨客户聚合以生成跨客户洞察，但它们从未以有意义的方式做到这一点（尽管有过一些尝试，如 Salesforce 的 Einstein）。
网络效应 – 圣杯本应是网络效应。CRM 变得更有价值，因为软件卖家可以找到买家。与数据一样，历史上记录系统的网络效应充其量是微弱的。

一个智能体不需要浏览器。它需要一个 API、上下文、指令和行动能力。有两件事使这成为可能：LLM 变得足够强大，能够进行推理。因此，智能体现在可以读取上下文、制定计划、选择工具、执行操作并审查输出，而大多数任务无需人类参与。MCP 标准化了工具访问，为智能体提供了一个调用外部能力的通用接口。一个拥有你平台 MCP 访问权限的智能体，可以在毫秒内、大规模地、无需浏览器地完成人类用户能做的事情。有了正确的上下文，使用计算机的智能体应该能够导航现有软件的界面，甚至无需 API。
简单来看，现在软件购买者有三条路径：
1) 现有系统 + 智能体。使用现有系统的 CLI 和 API——要么通过其原生智能体产品（Salesforce 的 Agentforce，SAP 的 Joule），要么在其之上构建你自己的智能体。（暂且相信 API 是完整且可用的，并且无头化在操作上并不像实际那么复杂。）
2) 完全 DIY 记录系统。从头开始构建你自己的数据模型、操作逻辑以及权限、审计追踪、集成等，以及你自己的智能体（可能利用第三方智能体构建和数据库工具）。
3) 购买 AI 原生替代品。购买为智能体时代从头构建的新一代软件，专为机器可读性设计，将智能体编排作为一等公民功能而非附加组件。这可能是无头的。

那么，旧的评分卡中哪些会保留？由人类行为和偏好驱动的元素，如访问频率或读写 vs. 只读，这些与人类肌肉记忆相关，会逐渐消失。智能体可能会消灭作为护城河的肌肉记忆，但不会消灭作为护城河的操作逻辑和上下文。事实上，它们使这种逻辑更加重要，因为智能体需要明确的规则、权限和流程定义才能安全地行动。
未记录的 SOP 在短期内仍然重要。 编码在工作流规则中的机构逻辑正是智能体代表你正确操作所需的东西。这也是最难重建的东西。目前，这还不能干净地导出，尤其是在流程的某些部分仍有人类参与的情况下。然而，捕获上下文正变得越来越容易，随着智能体取代更多劳动力，这一点将变得不那么相关。
连接性仍然难以解开，并且范围更广。 连接性因素发生了变化。它不再是关于跟上人类，而是关于在传统上孤立的职能和软件之间保持连接。一个 CRM 智能体需要将销售、计费和客户成功的数据和上下文整合在一起。如果你的平台也是来自多个外部组织的智能体（买家、卖家、合作伙伴）进行交易的节点，那么依赖性会进一步加深。一个拥有智能体的现有系统，在处理各种底层软件的原语时，会比 DIY 数据库和一组智能体更困难。
合规关键数据仍然重要。 面向监管机构或具有监管/法律风险的数据需要一个单一的可信数据源。如果客户信任他们现有的产品，他们就不太可能更换。以薪资和会计数据为例——一个智能体可能想要访问这些数据，但你不太可能内部构建和维护这些。在一个完全由智能体驱动的世界里，最难解决的未解决问题之一是：哪些智能体被授权做什么，代表谁，具有何种可审计性？一个成为智能体间交互的身份和权限层的记录系统，拥有一个真正难以取代的结构性角色，不是因为它持有的数据，而是因为它强制执行的信任架构。
展望未来，一系列越来越相关的因素对于 AI 原生初创公司建立防御性变得重要：

重建 SoR 有多难？ – 数据将在几个方面变得更加重要。首先，在短期内，提取和重建记录系统底层数据的难易程度。AI 正在通过许多使用户能够做到这一点的工具使其变得容易。短期内，现有企业可以 并且将会 通过使 API 变得痛苦、受限、不完整或在经济上不具吸引力（如果提供 API 的话）来使这变得更加困难。但随着提取工具变得更好，特别是随着使用计算机的智能体的改进，它们将使这变得更加容易。当然，与此同时，新公司正在从电子邮件、电话和语音智能体以及内部文档中重建更丰富的数据集。AI 降低了重建记录系统前 80% 的成本。剩下的 20%，即例外、审批、合规要求和边缘案例工作流，仍然是区分有用楔子和真正替代品的关键。
是否有有意义的专有数据？ – 其次，数据本身变得更有趣。可防御的数据不是你导入的数据；而是你的产品独特地导致其存在的数据。我们谈论数据围墙花园——即专有、受监管或需要不断更新的数据。一个投资于收集权威和完整数据的软件提供商，相对于没有这些数据的通用提供商或竞争对手具有优势。这里的另一个数据向量是当数据依赖于内部生成的操作时。最好的企业不会仅仅存储在其他地方输入的数据。它们将通过参与循环来生成新的数据副产品，包括观察到的行为、响应率、时间模式、流程结果、基准、异常模式和智能体性能轨迹。这里的关键是，数据现在就是上下文。
它是否拥有行动层？ – 在旧世界里，存储记录就足够了。在新世界里，智能体采取行动，防御性可能会转向那些能够在闭环中操作的产品：从采取行动，到捕获结果，再到利用该反馈来改进未来决策。对于 ERP，这可能是批准支出、触发薪资、对账发票、发送通知等。闭环的产品更具防御性，因为它们处于执行之中，而不仅仅是观察：它们生成独特的数据，随着使用而改进，并且在不破坏工作流的情况下更难被移除。当然，这里的价值会随着收集更多上下文和处理更多边缘案例而增加。
是否有现实世界执行元素？ – 与不会完全自动化的现实世界操作有连接性的商业模式。明显的例子是拥有已构建运营网络的企业，如 DoorDash，它们历史上不是记录系统，但在这里具有指导意义。更广泛地说，任何将服务、履行、物流、现场运营或支付闭环的软件企业，都拥有与纯 SaaS 不同的防御性。这些公司不仅仅存储记录或推荐行动；它们派遣人员、移动货物或完成服务。
对于构建者来说，这表明在软件可以越来越多地决策、智能体可以越来越多地协调，但最后一英里仍需在现实世界中执行的市场中存在机会。例如，与现场服务绑定的垂直软件。
是否存在网络效应？ – 历史上，大多数记录系统的网络效应很弱，因为软件主要是内部使用的。但在一个智能体驱动的世界里，如果系统嵌入到多方工作流中，网络效应可能会变得重要得多。如果系统调解多方（如买家和卖家、雇主和雇员、公司和审计师、供应商和客户、支付方和提供方）之间的重复交互，那么每个额外的参与者都可以使网络对下一个参与者更有用。

一种方式是通过共享工作流协调：产品成为流程双方进行交易、交换上下文和解决例外的场所。另一种是通过基准测试和情报：系统可以根据在整个网络中观察到的模式，呈现规范、异常和建议，这与上面的数据点协同工作。第三种是通过信任和标准化：一旦交易对手开始依赖相同的审批、交接、合规或支付轨道，产品就变得更难取代，因为它不再仅仅是一个数据库，而是市场本身协调基础设施的一部分。
买方的技术能力如何？ – 在一个理论上任何人都可以构建自己智能体的世界里，买方的实际能力仍然存在巨大差异。特别是在垂直终端市场和历史上没有强大内部工程资源的职能买家中，他们构建、维护和持续改进自己的数据库、工作流逻辑、智能体栈和治理层的可能性仍然很低。成本在这里也很重要：DIY 理论上可能会减少软件许可费用，但通常会将支出转移到实施、维护和内部复杂性上。这意味着在买方运营复杂但技术服务水平低下的类别中存在真正的机会，这在许多制造业、建筑后台、工业和现场服务工作流或会计等领域都是如此。
还有其他一些重要因素，这些也将是软件的基本要求。例如，本体需要不同。很多”DIY 数据库”思维低估了对象模型本身所蕴含的价值。现有软件是为仪表盘、报告和人类构建的，用于捕获工作流。这可能是机会、工单、候选人等。智能体模式需要捕获推理、行动、状态跟踪、异常处理、委派和跨系统协调。原生对象模型可能变成任务、意图、线程、策略或结果。
类似地，权限需要更新以管理智能体，而不仅仅是人类。这包括：谁可以通过哪个智能体、在什么策略下、需要什么审批、具有什么审计追踪以及什么回滚/异常处理来做什么。
当然，所有这些都是在成本的背景下（例如，构建和维护智能体/数据库的成本，API 访问的成本），这又回到了诸如重建数据的难度和依赖项数量等问题。

随着现有企业走向无头化，它们隐含地押注数据层仍将是价值来源。在某些类别中，特别是那些深度受合规约束的类别，如金融服务，这个赌注可能会持续一段时间，无头化可能更遥远。对于软件构建者来说，在现有企业走向无头化并构建持久软件时，与之竞争的机会发生了变化。下一代记录系统已经开始看起来不同：不仅仅是记录人类工作的数据仓库，而是智能体化的，能够捕获上下文、发起工作并记录数据副产品。此外，最有趣的企业将扩展到现实世界执行，协调现场工作人员、物流提供商、服务团队和物理资产，或者位于多方之间。它们将混合旧世界的商业模式，而传统记录系统的核心——数据，将退居幕后。